【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電網規劃，尤其涉及一種規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法。
技術介紹
1、隨著電力需求的增長和可再生能源的廣泛應用，傳統的規劃方法逐漸暴露出靈活性不足和適應性差等問題。20世紀80年代，基于最優化算法的規劃方法開始興起，重點解決網絡拓撲與負荷預測問題，但對復雜多變的現實情況反應遲緩。進入21世紀，信息技術的迅猛發展為配電網規劃注入了新活力。大數據分析和機器學習技術逐漸被應用于負荷預測和故障診斷，極大地提升了規劃的準確性與效率。與此同時，規則引擎技術的崛起，為決策支持系統提供了靈活的解決方案。規則引擎可以根據專家經驗和現有數據動態生成決策規則，提升了規劃過程中的智能化程度。然而，目前現有技術在面對復雜的配電網布局時，缺乏靈活的規則生成機制，同時規則的提取與應用往往是靜態的，無法實時響應動態變化，進而導致配電網規劃的適應性和準確性較低。
技術實現思路
1、基于此，有必要提供一種規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，以解決至少一個上述技術問題。
2、為實現上述目的，一種規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，所述方法包括以下步驟：
3、步驟s1：獲取配電網環境信息數據；對配電網環境信息數據進行數據預處理，生成標準配電網環境信息數據；對配電網環境信息數據進行變電站選址，得到配電網變電站選址數據；對配電網變電站選址數據進行變電站容量分配，生成變電站容量分配數據；根據變電站容量分配數據和配電網變電站選址數據進行變電站布局，從而生成變電站布局數據；p>
4、步驟s2：基于變電站布局數據對標準配電網環境信息數據進行輸電線路路徑選擇，生成輸電線路路線數據；通過輸電線路路線數據和變電站布局數據對標準配電網環境信息數據進行配電網拓撲建結構約束，生成配電網地理規劃約束數據；對配電網地理規劃約束數據進行第一規劃規則提取，得到配電網規劃第一規則數據；
5、步驟s3：獲取地區用電數據；對地區用電數據進行用電趨勢分析，生成地區用電趨勢數據；根據地區用電趨勢數據對地區用電數據進行負荷增長預測，生成地區用電負荷增長預測數據；基于地區用電負荷增長預測數據對地區用電數據進行配電網負荷需求約束，生成配電網運行規劃約束數據；對配電網運行規劃約束數據進行第二規劃規則提取，得到配電網規劃第二規則數據；
6、步驟s4：對配電網規劃第一規則數據和配電網規劃第二規則數據進行規則映射，從而生成配電網規劃邏輯規則庫；對配電網規劃邏輯規則庫進行分布式規則計算圖生成，得到分布式邏輯規則計算圖；基于分布式邏輯規則計算圖對配電網規劃邏輯規則庫進行問題矩陣化表達，生成多維規劃問題矩陣；
7、步驟s5：通過多維規劃問題矩陣對配電網地理規劃約束數據和配電網運行規劃約束數據進行多維規劃矩陣構建，生成多維規劃矩陣；對多維規劃矩陣進行規則引擎集成，生成規則驅動模型；對規則驅動模型進行實時規劃決策監測，生成實時規劃決策監測數據；對實時規劃決策監測數據進行動態規劃問題存儲，從而生成配電網規劃問題庫。
8、本專利技術通過對配電網環境信息數據的預處理，確保數據的一致性和準確性，為后續分析提供可靠基礎。變電站的科學選址與容量分配優化，提升了電力資源的利用效率，降低了建設與運營成本，確保了供電的可靠性。通過輸電線路路徑選擇，實現了對環境的適應性規劃，減少了建設過程中的障礙與沖突，提升了輸電效率，生成的地理規劃約束數據為配電網的設計與實施提供了清晰的指導，促進了規劃過程的透明性和可操作性。地區用電趨勢分析與負荷增長預測能夠及時反映用電需求變化，幫助優化配電網的設計與運行，提升供電可靠性。通過規則映射生成的邏輯規則庫，有助于系統化管理配電網規劃，促進決策過程的智能化與自動化。分布式規則計算圖的生成，實現了大規模數據處理的高效性與靈活性，提高了決策響應速度。多維規劃問題矩陣的建立為復雜決策提供了全面的視角，能夠更好地應對多因素交互影響。規則引擎集成與實時決策監測相結合，確保了規劃過程的實時反饋與調整，提高了決策的準確性和時效性。動態規劃問題的存儲不僅為后續決策提供了歷史參考，也為持續優化和學習提供了數據支持，促進了規劃過程的迭代改進。整合的規劃系統能夠快速響應變化的環境和需求，提高了配電網的適應性與韌性。因此，本專利技術通過系統化數據整合、靈活規則提取、動態決策監測及知識管理，提高了配電網規劃的準確性和適應性。
9、優選的，步驟s1包括以下步驟：
10、步驟s11：獲取配電網環境信息數據；
11、步驟s12：對配電網環境信息數據進行數據預處理，生成標準配電網環境信息數據，其中數據預處理包括數據清洗、數據缺失值填充和數據標準化；
12、步驟s13：對配電網環境信息數據進行變電站選址，得到配電網變電站選址數據；對配電網變電站選址數據進行中心位置負荷分析，生成變電站中心位置負荷數據；
13、步驟s14：通過變電站中心位置負荷數據對配電網變電站選址數據進行變電站容量分配，生成變電站容量分配數據；根據變電站容量分配數據和配電網變電站選址數據進行變電站布局，從而生成變電站布局數據。
14、本專利技術通過數據預處理技術，如數據清洗和缺失值填充，提升了配電網環境信息數據的處理效率和準確性，確保了數據質量，為后續分析奠定了基礎。采用先進的選址算法，結合負荷分析，實現了對變電站選址的智能化，提高了選址的科學性和合理性，確保了電力供應的及時性和穩定性。通過對變電站中心位置負荷的深入分析，形成了動態負荷預測模型，能夠有效預測負荷變化，增強了配電系統的應變能力。利用容量分配算法，根據負荷需求合理配置變電站的容量，確保資源的最佳利用，避免了容量浪費和系統過載。通過對變電站布局的優化，基于數據分析形成的決策支持系統，提升了配電網的管理效率和決策的科學性。構建集成化的信息管理平臺，支持對配電網環境信息、變電站選址與布局的全面管理，提高了系統的協同工作效率。通過分析環境信息和負荷數據，形成了一種具有動態適應性的配電網設計方案，能夠實時應對外部環境的變化，增強了系統的韌性。
15、優選的，步驟s2包括以下步驟：
16、步驟s21：基于變電站布局數據對標準配電網環境信息數據進行地理高程轉換，生成地理高程轉換數據；對地理高程轉換數據進行環境地勢差分析，生成配電網環境地勢差數據；
17、步驟s22：根據配電網環境地勢差數據對地理高程轉化數據進行地形分析，生成配電網環境地形數據；
18、步驟s23：利用配電網環境地形數據對變電站布局數據進行輸電線路路徑選擇，生成輸電線路路線數據；通過輸電線路路線數據和變電站布局數據對標準配電網環境信息數據進行配電網拓撲建結構約束，生成配電網地理規劃約束數據；
19、步驟s24：對配電網地理規劃約束數據進行第一規劃規則提取，得到配電網規劃第一規則數據。
20、本專利技術通過對標準配電網環境信息數據進行地理高程轉換，確保了配電網設計與實際地形的高度匹配，為后續分析提供了精確的基礎數據，生成的配電網本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟S1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟S2包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟S23包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟S234包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟S3包括以下步驟：
7.根據權利要求6所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，根據地區用電趨勢數據對地區用電數據進行用電模式劃分包括：
8.根據權利要求1所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟S4包括以下步驟：
9.根據權利要求8所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟S
10.根據權利要求1所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟S5包括以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟s23包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的規則引擎驅動的配電網規劃問題庫構建方法，其特征在于，步驟s234包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：付瑤，儀榮，王俊茜，王釗婧，史淳，宋蕾，楊捷凱，李彤青，沈妙哲，
申請(專利權)人：國網黑龍江省電力有限公司經濟技術研究院，
類型：發明
國別省市：
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